CT(Computed Tomography)はX線などを用いて物体内部を画像化する技術です。このセッションではCTの仕組みと画像再構成法を題材にして、Numpy/Scipyによる数値計算手法を紹介します。前提知識は基本的な行列計算のみです。

Numpy/Scipyを用いた具体的な数値計算の応用例(CT画像再構成)を紹介します。Numpy/Scipyの使用方法、および画像再構成の基本的な仕組みを知ることができます。従来C++などで作成していた部分を、どのようにすればPythonに置き換えられるかの１例を学べます。

CT(Computed Tomography)のプログラムは従来C言語やC++などで作成されていましたが、研究レベルではNumpyを利用することでPythonによる実装も可能となってきました。Numpyのおかげで、高速かつC++よりもはるかに可読性の高いプログラムを作ることができます。また、matplotlibを用いれば可視化が容易にでき、試行錯誤の多い研究用途ではPythonは便利なツールです。本セッションでは、その１例を紹介します。 本セッションの構成は次の通りです。 - CT画像再構成の原理を解説(予定10分) - Numpy/Scipyによる実装方法の解説(予定10分) - その他、質疑応答(残り時間) 本セッションでは次のような人を参加者を想定しています - CT画像再構成の基本的な仕組みに興味がある - Numpyを用いた具体的な数値計算の応用を知りたい - C++からの移行について知りたい